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MLOps Academy · レッスン

FeastでFeature Viewを定義する

レジストリでエンティティと特徴量を宣言します。

「FeastでFeature Viewを定義する」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。 これはレッスン2/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

The Building Blocks

In Feast you describe features with code: an Entity, a data source, and a Feature View. Get these three right and the rest follows. 🏗️

What an Entity Is

An Entity is the thing your features describe, like a driver or a customer. It is the key you will look features up by later.

driver = Entity(name="driver", join_keys=["driver_id"])

Point at Your Data

A data source tells Feast where the raw feature values live, such as a Parquet file or a warehouse table.

src = FileSource(path="driver_stats.parquet", timestamp_field="event_timestamp")

The Feature View

A FeatureView groups related features for one entity and links them to a source. It is the heart of a Feast definition.

Declaring Fields

Inside a Feature View, each Field names a feature and its data type, so Feast knows the schema it will serve.

Field(name="conv_rate", dtype=Float32)

Putting It Together

One Feature View ties the entity, schema, and source into a single object Feast can manage. 🔗

fv = FeatureView(name="driver_stats", entities=[driver], schema=[Field(name="conv_rate", dtype=Float32)], source=src)

The TTL Window

A Feature View's ttl sets how long a value stays valid. Past that window, Feast treats the feature as missing rather than stale.

ttl=timedelta(days=1)

The Timestamp Column

Every source needs an event timestamp column. It records when each value was true, which makes time-correct lookups possible.

The Feature Repo

Your definitions live in a feature repo folder with a feature_store.yaml config. Feast scans Python files there to find your objects.

Apply the Definitions

Running feast apply registers your entities and feature views into the registry. Nothing is live until you apply.

feast apply

The Registry

The registry is Feast's catalog of every entity and feature view. Teammates query it to discover what features already exist. 📒

Quick Check

Which object does a Feature View group features around?

Recap

You defined Feast objects: an Entity, a source, and a Feature View with fields and a ttl, then ran feast apply to register them. Next, you'll serve them online.

よくある質問

「FeastでFeature Viewを定義する」レッスンは無料ですか？

はい。「FeastでFeature Viewを定義する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「FeastでFeature Viewを定義する」で何を学びますか？

レジストリでエンティティと特徴量を宣言します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン2/4です。

「FeastでFeature Viewを定義する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. Feature Storeが存在する理由
  2. FeastでFeature Viewを定義する
  3. 特徴量をオンラインストアにマテリアライズする
  4. 時点整合性のある特徴量を取得する
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